1樓：氕氘氚氘化鋰氫
本人用過的粗暴方案。
使用numpy先對資料集進行隨機化，然後再使用torch shuffle=False載入資料集。
缺點就是每次epoch的資料都是一樣的。
2樓：Wet sand
既然都一起拿出 dataloader 的，何不寫進同個 dataset，套同個 dataloader，get item 那裡 return (data1[index], data2[index]) 就好啦
3樓：捏爆大臉貓吸乾大臉能
Shuffle issue in DataLoader? How to get the same data shuffle results with fixed seed but different network?
torch
.backends
.cudnn
.deterministic
=True
random
.seed(1
)torch
.manual_seed(1
)torch
.cuda
.manual_seed(1
)np.random
.seed(1
)來確定shuffle的順序。請問noise_data的size 和 source_data的size是不是一樣的？還有有人回答：
**I think that you are initializing the network before the dataloader.** 我考慮你是不是應該先初始化network的結構，再做dataloader？
實在不行我的終極笨辦法，你在原始資料裡面加入一列id，source_loader做完之後，把id匯出來，然後根據id再對noise_data做排序，前提是你的source_data 和 noise_data要行數相同。
Dataloader shuffle same order with multiple dataset
這個答案可不錯，把source data 和noise data 寫道同乙個類裡，然後對類的obj做shuffle，結果shuffle後的順序應該一樣。
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xaipxan 我猜你的意思應該是net1 net2兩個網路，如何同時反向傳播是吧。對於這個問題，我自己做過簡陋的實驗。x torch rand 2 3 net1 nn Linear 3 3 net2 nn Linear 3 3 a net1 x b net2 a tgt torch rand 2 ...
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同時放不下兩個女生怎麼辦？
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